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参考：Polar chart with custom style and annotations[1]
参考：Circular lollipop plot with Matplotlib[1]
创建df_lines数据集：以便于绘制表示每个季度评分平均值的水平线，这些线将在每个季度的第一个和最后一个剧集之间延伸，并稍微超过这些点
参考：Mario Kart 64 World Records with Python and Matplotlib[1]
参考：Parallel coordinate chart with Python and Matplotlib[1]
Radar chart with Matplotlib: https://python-graph-gallery.com/web-radar-chart-wi...
Circular barplot with Matplotlib: https://python-graph-gallery.com/web-circular-...
Horizontal barplot with Matplotlib: https://python-graph-gallery.com/web-horizon...
参考：Population pyramid of a marketing funnel[1]
参考：Multi panel highlighted lineplots with Matplotlib[1]
参考：Heatmap and Radial Barchart with Matplotlib[1]
参考：Heatmap for timeseries with Python and Matplotlib[1]
参考：Selling Sunset personality visualization[1]
参考：Custom scatterplot with annotations in Matplotlib[1]
参考：Scatterplot with labels and text repel in Matplotlib[1]
众所周知，可视化好不好看，全凭注释是否精（花）准（哨）。接下来就是最考验技术的地方了！
前面我们掌握了N种常见的可视化图表，这些图表在日常的数据分析中非常有用。但是这些图表往往只是实用却并不美观，很难达到快速抓住人眼球的效果。
2. 基于pyecharts的涟漪散点地图（Effect Scatter Map）
气泡地图可以在地图上使用不同大小的圆圈来表示区域上的统计数值，还可以通过气泡大小颜色等更为突出的进行信息比较。
以上利用cartopy结合matplotlib快速绘制变形地图，也可通过pyecharts绘制漂亮的航班线。
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